Identificar o modelo de um reservatório é o primeiro passo para interpretar corretamente os dados gerados em um teste de poços e desta forma estimar os parâmetros relacionados a esse modelo. O objetivo deste trabalho é de forma inversa, utilizar as curvas de pressão obtidas em um teste de poços, para identificar o modelo de um reservatório. Como os dados obtidos em um teste de poços podem ser ordenados ao longo do tempo, nossa abordagem será reduzir essa tarefa a um problema de classificação de séries temporais, onde cada modelo de reservatório representa uma classe. Para tanto, foi utilizada uma técnica chamada shapelet, que são subsequências de uma série temporal que representam uma classe. A partir disso, foi construído um novo feature space, onde foi medida a distância entre cada série temporal e as shapelets de cada classe. Então foi criado um comitê de votação utilizando os modelos k-nearest neighbors, decision tree, random forest, support vector machines, perceptron, multi layer perceptron e adaboost. Foram testados os pré-processamentos standard scaler, normalizer, robust scaler, power transformer and quantile transformer. Então a classificação foi feita no novo feature space pré-processado. Geramos 10 modelos de reservatório multiclass analíticos para validação. Os resultados revelam que o uso de modelos clássicos de aprendizado de máquina com shapelets, usando os pré-processamentos normalizer e quantile trasformer alcança resultados sólidos na identificação dos modelos de reservatório.